10 подписчиков
Одной из наших сильных сторон считаю - аналитическую работу с цифрами, данными, графиками.
Очень часто видим какой-то тренд в продажах: положительный или отрицательный - обсуждаем на планерке и понимаем, что было бы хорошо оценить не "по ощущениям", а языком цифр. Садимся - делаем табличку.
Пример: понимаем, что сейчас уже начинается сезон по одной из категорий. Причем летом это "хэдлайнер" и его надо "разогревать" уже сейчас. Необходимо пристальное внимание за двумя товарами по 8-10 цветов и по 5-7 размеров - всего более 100 артикулов. Делаем выгрузку за 3 года по API в гугл таблицы, структурируем данные и выводим графики - и все это в режиме онлайн, обновляется автоматически.
Кто-то может возразить - есть же аналитические программы.
Все так, но мы:
• не привязаны к конкретному функционалу и можем расширить в любой момент под нашу потребность или потребность нашего заказчика;
• эти данные на 1000% точные, так как их отдает сам маркетплейс;
• выводим данные в максимально удобной для восприятия форме;
• не тратим время: на изучение возможностей сервисов, а их стало оооочень много / погружение в специфику и функционал;
• экономим кучу денег нашим селлерам за подписки;
• скорость переключения между товарами = одному клику, ведь все данные у нас, а сервисы часто «тормозят» и ломаются в самый нужный момент;
• работаем одновременно с 3мя площадками!!! Для Ozon и Яндекс Маркет не так много решений.
Итог - получаем крутой треккер на товар категории А на весь сезон, принимаем меры - следим за динамикой.
По ходу понимаем, что не хватает информации о цене, а она динамическая. Добавляем график со средними ценами, сравниваем со средней инфляцией - корректируем, следим. Причем в этот формат вписывается любое множество артикулов и опыт можно применить в другие сезоны, проекты.
Сейчас достаточно много времени уделяем этому направлению. Если у вас есть интересные вызовы в этом направлении - с удовольствием реализуем кейс
1 минута
4 июля 2025